中国会计学会学术年会 | 陈虎：数字化再造财务

2022年7月9-10日，中国会计学会2022年学术年会在桂林召开。本次年会以“创新驱动发展战略下的会计理论研究与实践”为主题，围绕新时代下会计理论与创新发展系列问题开展交流研讨。财政部会计司副司长高大平、广西壮族自治区财政厅副厅长陈海涛、广西会计学会会长兰丽萍、桂林市副市长周强、桂林理工大学党委书记邓军教授出席开幕式并致辞，中国会计学会会计教育分会会长、湖南大学龚光明教授主持开幕式。

中兴新云总裁陈虎先生应邀参加，以“数字再造财务”为题，围绕财务面临的数据困境与决策困境、企业信息化到数字化的历程、财务数字化的应用等方面内容作主题报告。

我们整理了现场发言内容，以飨读者。

数字化再造财务

感谢中国会计学会和桂林理工大学，今天我汇报的主题是“数字化再造财务”。

在过去十几年的时间里，我一直在推广一件事，就是大型企业集团应当通过财务共享服务来重组自己的财务部门；从2019年开始，随着智能化和数字化技术逐渐成熟，企业将这些技术逐步地引入到财务中间来；可以看到在未来10-15年，财务部门面临最大的挑战就是数字化技术引入之后对财务部门所带来的翻天覆地的变化。

一、技术的演进

其实数字化技术不是在今天才有的，早在十年前，我们就帮助银行、运营商两个行业做过数字化的改造，不过那个时期数字化理念比较超前、技术比较昂贵，所以应用并不广泛。随着信息技术、数字技术成本的迅速降低，企业将这类技术引入到财务的过程已经进入到一个新的阶段。

过去的40年间，信息技术对财务的影响非常大，财务的变革经历了三个阶段：第一阶段，会计电算化的出现与发展；第二阶段，ERP带来的业财一体化；第三阶段，基于共享服务的财务组织的变化，使得财务无处不在，可以在远端、在全球的任何一个地方处理全球的业务，这是财务云、财务共享服务组织的产生。

当前，财务的第四次变革正在悄悄到来——由“大智移云物”推动的财务数字化。目前能够看到有三项技术将产生巨大影响：第一个是大数据，即数据量的进一步扩大；第二个是人工智能，以OCR和NLP为代表的智能技术可以大大提高财务数据采集的能力；第三是物联网，对资产管理的工作带来了颠覆式的影响，同时帮助我们实现资产相关的预测和预警。

在过去的十几年间，企业的财务信息化建设发展很快，2017年我们写过一本书《财务就是IT》，书中介绍了企业财务部门会使用到的20多个信息系统。如今，企业财务信息系统已经“武装到了牙齿”，例如商旅系统、报销系统、进项/销项发票系统、销售结算系统、收款管理系统、共享运营系统、电子档案系统、电子影像系统、资金管理系统、税务申报系统、银企互联系统等一系列信息系统共同组成了财务部门的一系列的生产工具，并不断向自动化、智能化演进，极大地降低了财务的工作成本，提高财务工作效率。

二、财务面临的困境

在组织变革、财务共享服务中心建立、信息系统全面普及、自动化和智能化工具的引入下，从事票账表钱税基础业务的财务人员将大幅减少。那么，财务下一步应如何发展？

当解决完基础工作之后，财务面临着两大困境：

第一，数据困境。财务部门是企业的“数据中枢”，汇聚企业从前端业务到后端财务管理的大量数据，但是，传统财务数据在财务数据集成、财务数据标准、财务数据质量、财务主数据、财务数据安全等诸多方面存在巨大的痛点，例如数据口径不一致、主数据不规范等，数据都是孤岛，没办法把它们连接在一起，就会导致数据难清洗、质量差，没有办法及时给到领导想要的信息。而决策是有时效性的，如果做不到及时反映，信息的价值就已经大打折扣。高质量的数据是一切数据应用的基础，包括财务数据的准确性、时效性、一致性以及唯一性，然而现实中常常因不能满足数据应用的要求及标准，增加数据清洗难度，加大后期进行数据分析工作量，阻碍企业及时、有效地进行决策。

第二，决策困境。企业经营过程中面临大量的决策场景，这些决策需要数据和算法来辅助。企业管理者决策过程中需要大量的分析维度，仅仅收入一项就可以涉及上百个分析维度，比如不仅仅要知道收入的同比、环比、预算比，还要知道这些收入要来源于哪些客户、哪些产品，客户画像如何，产品哪些是创新的、哪些是成熟的，产品的子产品的分类、区域来源、部门来源如何等等，仅仅依靠会计科目加核算维度是满足不了企业诉求的。分析维度复杂、分析需求多变、分析时效滞后、分析体系僵化、价值含量低、缺乏有效可视化，这都是财务面临的决策困境。

经营者也面临痛点，他要做经营的多维度分析，包括多维收益分析、多维采购分析、多维费用分析、多维收款分析等。过去，这些都需要经营者用自己的大脑去分析，用自己的经验和感觉去判断，就像开车一样，不但要懂得看地图，还得懂得认路，还得规划路径，从一定意义上来说，还得会修车，这样的经营风险是很大的。

亚马逊有一篇文章提到，每年亚马逊内部下达的经营指标接近700个。企业管理者是没有办法做到指导每一个经营任务的，他们要做的是战略决策，是战略方向的判断和组织的布局，而战术型和作业型的决策是完全可以用数据、指标、算法来进行推荐和改进。

三、企业信息化到数字化

财务部门要转变观念，从信息化走向数字化，需要实现五大转变：第一，从工具自动化到决策自动化，工具自动化好比运输工具的不断先进，决策自动化是导航；第二，从业务流程到应用场景，财务有九大业务流程，业务流程在应用场景过程中有大量的决策点；第三，从数据共享到数据驱动，仅仅提供事后的一张报表已经满足不了决策者的要求，还需要事前的预警和预测；第四，从信息录入到实时无感，外界数据采集的能力越大，财务的能力越强；第五，从IT技术到DT技术。

财务数字化是企业数字化在财务领域的应用。企业管理有销售数字化、采购数字化、生产数字化、研发数字化、资产数字化、HR数字化和经营管理的数字化，经营管理数字化最核心的是财务数字化。财务数字化要做到智能分析驱动决策，财务的资源是要靠算法来优化配置，同时要建立财务的生态圈，与利益相关者形成数据共享的机制。

如何实现财务数字化？

第一，把数据科学引入财务领域。数据科学有两部分的内容，第一是数据治理，怎么样把数据变得可视、可用、可懂、可解释。第二是数据价值链，从数据采集开始到形成最终的信息和知识。财务部门自身有一条极简的价值链——拿到原始凭证就是数据采集，从原始凭证变成会计凭证就是数据清洗，从会计凭证进入到账簿体系是入池进湖，明细账和总账是数据关联关系，会计报表是数据服务。如果仅仅把财务定位在会计报表中，这条极简的价值链就足够了。但财务部门至少会提供五种会计数据服务：基于会计准则所定义的会计信息服务、为国家税收所提供的税收信息服务、基于内部管理所做的资金资本的数据服务、为企业经营管理提供数据服务和为企业社会责任提供相应的数据服务，这些都需要企业获得大量的数据来做，仅仅通过一条极简的价值链是无法完成的。

第二，把数字化的技术引入到财务部门。IT主要处理的是流程规则，在确定的流程情况下用规则来实现功能，DT处理的是数据的采集、加工，数据的指标算法，数据的图形化和报表化。财务部门过去是不具备这些知识的，所以把数据科学引入到财务领域，把数字化的技术引入到财务部门是财务未来十年的当务之急；而信息化是基础、是必须要走的路，未来我们要把信息化过程中沉淀的内外数据融合在一起，帮助企业进行决策。

在数字化过程中，数据治理是一个非常复杂且长期的过程，它包含了对企业主数据、元数据、数据安全、数据质量等一系列治理的内容，同时还涉及到企业方方面面的治理机制和管理机制，需要企业组织和人员配合等多方面协同，才能完整地进行数据治理。

最近我们新出了一本书《财务数据价值链——数据、算法、分析、可视化》，我们把财务价值链提炼为“六大步骤”，分别是业务需求分析、数据采集、数据清洗、数据探索、数据算法和数据可视化。财务部门是天然的数据中心，围绕数据价值链工作，对外需要提供多种多样的数据服务。

财务部门是围绕数据价值链工作的，对外提供多种多样的数据服务。从数据采集的角度来说，财务部门从过去仅仅采集结果数据要转化为采集交易数据、过程数据、行为数据和环境数据，这些都有大量的智能化手段可以应用，数据的采集要重视数据标准、数据质量，主数据要一致。数据好比金矿，数据治理越好含金量越高。数据的采集是把金矿挖掘出来，数据价值链是把金矿粉碎、清洗、提炼，把它加工成金条、金块，数据的服务就是把它变成首饰，在不同的场景中间可以佩戴，可以让它闪闪发光。

财务数字化最终是要面向不同应用场景打造数字化产品与服务。我们对财务所有的具体工作进行了梳理，提出了“4×4”财务数字化应用场景矩阵（FDASM）：

“四横”是数字化财务中的四种工作方式：分别是操作记录、规则计算、统计分析、模型算法。最基础的是操作记录类的工作，这类工作可以用财务共享服务中心智能化的手段替代完成；第二层是复杂的规则计算，比如纳税的计算、预算的编制、合并报表的编制、绩效的考核等，可以通过数字化的计算引擎来完成；第三层是统计分析的工作，包括现金流的分析、预算的分析、销售多维度的分析、采购多维度的分析等，可以通过内部数据进行多维挖掘和分析；财务还有第四层模型算法类的工作，包括现金流的预测、预算的推演、业绩的预测、投融资的决策以及产品立项决策等，这些需要通过数字化平台对内外部数据进行关联挖掘。“四横”对财务的知识要求、技术能力要求不断地提升，财务不仅仅要做基础操作类和规则计算类的工作，还要完成模糊计算做出相应的预警和预测，这些仅仅依靠加减乘除是做不出来的，必须有大量的数据进行统计分析，根据数据的推演模型计算才可以得出。

“四纵”是数字化财务职能的四个层次：具体可以分为财务会计数字化、管理会计数字化、业务支持数字化、决策支持数字化四个阶段的应用场景。

财务工作的实质可以分为两件事情，一是计算，二是算计。“计算”是要按照规则进行精确算术，要做到用同样的规则，双方算出的数字是一样的，这个时候才符合规则性的要求。“算计”是模糊计算、是推演，就像导航一样，提供三条路线供你选择，参数/要求不同，选择就会不同。

财务部门有大量的业务支持场景，我们梳理了上千次需要财务参加的业务会议，整理出业财交互的33个场景，包括市场选择决策、渠道管理商业模式、竞品价格监控、合同智能评审，对账收款管理，产品全生命周期经营等，这些场景决策业务部门都需要财务来辅助，过去财务只能听一听，或基于经验给出一些建议。未来，财务要能够用数据建模、交互分析、数据可视化、规则引擎、数据挖掘、智能推荐、智能预警、知识图谱、机器学习等技术，通过内外部数据以及实时交互的智能数据来支持企业决策、业务创新、驱动流程，这才是财务应该做的事情。

数据有七个作用，过去财务部门只实现了两个作用，第一是把它当作证据，第二是可以追溯过去，其实数据还有五个作用，分别是监控评价、实时预警、洞察规律、发现未知和预测未来。数据不仅仅是资产，还会成为企业的竞争力量，未来企业的竞争不仅仅是技术的竞争、人才的竞争、资本的竞争、资源的竞争，还是数据的竞争。

数据是一种竞争的力量，一旦认识到这个变化，财务会走向财经。我们可以看到，财务的第一个工作是要做好“财务”，也就是做好核算、资金、税务、风险、预算等财务的基本职能；财务的第二个工作是要做“财经”，为企业经营提供决策支持，在这个过程中间有大量的决策场景需要财务提供支持；财务的第三个工作是成为企业的数据中心。

财务部门人数平均大概占企业总人数的3%-5%，有一些行业可能会占到5%以上，财务部门如果做不好数字化，企业的数字化就是一盘散沙，所以财务要走向财经，为企业的经营管理提供决策支持，提供数据和算法。这是财务部门面临的巨大挑战，也是财务部门必须要完成的转变：实现两个走向——“从数据走向决策”，以及“从财务走向财经”。数据走向决策，意味着财务必须引入数据科学的理念和数字技术，利用数据洞察业务及经营规律。财务走向财经，意味着财务需要在健全优化自身专业职能的基础上，深度融入业务和管理，拓展出全新的财务职能，帮助企业实现业务决策与管理决策过程更加科学化，也就是从经验主导转向为数据和算法驱动决策。

四、数字人才培养

未来，财务人员会分化为四类：第一类是财务共享服务专员，主要从事财务基础工作；第二类是财经管理师，负责预算管理、战略推动、业务支持与分析等；第三类是IT与财务结合的财经数字化工程师，负责业务财务一体化、财务需求分析与管理等；第四类是DT与财务结合的财经数字化分析师，负责企业商业支持、经营分析、业务数据分析等。财务不仅是财务，也是IT，更是DT；不仅为财务服务，还要为业务服务，为决策服务。

感谢中国会计学会提供这个机会，让我能让向各位教授学习。中兴新云致力于成为财务数字化领域的先驱者、理论结合实践额向导者、中国企业财务变革的推动者，我们一直希望通过自己的实践创新帮助中国企业进步，至今已为工信部、教育部、中石油、中国一汽、国家电网、华润集团、中国宝武等二百多家大型企业集团及政府相关部门提供财务变革相关服务。我们希望把我们的知识沉淀、分享出来，近期我们写了两本新书，第一个是《财务数字化白皮书——从财务走向财经》，其中详细解释了“4×4”财务数字化应用场景矩阵；另外一本是我们和IMA合作出版的《财务财务数据价值链》，大家有机会可以关注一下，谢谢！

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